论文阅读：iCAN: Instance-Centric Attention Network for Human-Object Interaction Detection

最新推荐文章于 2024-02-16 15:46:52 发布
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本文介绍iCAN(BMVC2018)在InteractNet上的改进成果，实现了V-COCO45.3%的成绩。重点在于计算h或o到a的分数时，不仅使用其本身的特征，还融合了根据实例产生的注意力在原图特征上获得的上下文特征。同时，通过空间交互模式判断h和o的关系。
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iCAN(BMVC2018)

文章

  在InteractNet上做的改进,达到了 V-COCO 45.3%。

  • 在由h或者o计算a的分数时，不止用它们本身的特征，还concat了context特征，contex特征则是根据intance产生的注意力在原图的特征上得到的。
  • 同样需要判断h和o是否有关系，该方法是用空间的interaction pattern（neural-motif中有这个）并concat
    human instance计算得到的。
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04-15 1473
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１．class GPNN_HICO(torch.nn.Module)：　类 　　torch.nn.Module这个类内部有多达４８个函数，是ｐｙｔｏｒｃｈ中所有神经网络模型的基类；GPNN_HICO继承了torch.nn.Module这个类，成为了torch.nn.Module的子类， ２．def __init__(self, model_args):　方法 　　ｓｅｌｆ是定义每个类的方法 ...
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weixin_59340037的博客
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07-25 2869
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注：该文章取自CVPR2021 源码： Abstract 首先介绍了一下HOI任务：检测人与物体交互关系的任务，包含 i)定位交互的主体和客体 ii)交互标签的分类 大多数现有的方法是通过检测人和对象，分别推断每一对直接的关系，但这种方法是间接地解决问题。 本文提出了HOTR框架，基于transformer的encoder-decoder结构直接预测（人，物体，交互）的三元组集合。这种预测集合的方法，有效地利用了内部语义关系，节约了时间成本。 1. Introduction 先前解决HOI的方法是，先进行对
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本文主要是为了解决图像和视频中的HOI任务，引入了图解析神经网络（GPNN），是一个利用结构知识的端到端的可分辨结构。给出一个场景，GPNN能够推断出一个解析图，并且包含（1）使用邻接矩阵表示的图结构（2）节点标签。当消息传递到网络中是，GPNN就会迭代计算出邻接矩阵与节点标签。在V-COCO、HICO-DET、CAD-120上评估该方法都取得了较好的效果。 论文地址：http://cn.arxiv.org/abs/1808.07962 代码地址：https://github.com/SiyuanQi/gp
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图像理解--Detecting and Recognizing Human-Object Interactions
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Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333大牛们已经从图像的检测分割向图像理解的研究方向过度了！本文主要关注图像中的 人 和 物体的关系检测和识别，这种关系可以用一个三元素
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人物交互检测的实例中心注意网络
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weixin_48433993的博客
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由于视觉关系检测或场景图生成的目标之一是理解图像中的物体及其之间的关系，而这些关系往往可以通过自然语言进行描述，因此可以利用自然语言处理中的语言先验知识来帮助模型理解图像中的关系。在这个图结构中，图像中的目标对应图中的节点（graph node），而目标之间的关系则对应图中的边（graph edge）。如图2所示，编码上下文的示例包括选择一个辅助框[13]，使用人和对象边界框[29]的并集，提取人姿态关键点[6]周围的特征，或者从整个图像[31]中利用全局上下文。的属性，并将其初始化为一个空字典。
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